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位置情報を用いた変化係数にもとづぐ回帰分析手法の実装について

机译:关于基于使用位置信息的变化系数的回归分析方法的实现

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摘要

GIS(Geographical Information System)の普及により,放射線の健康影響を評価するデータにも,地理的な位置情報が付与ちれる機会が増えている.ここでは,簡単に線形重回帰モデル,いわゆる一般的な回帰モデルを利用した時空間データの統計解析手法を紹介する.例として,図1に示すカナダの35都市における1年間,365日分の日平均気温データを扱う.このデータは統計ソフトRのfdaライブラリにCanadianWeatherとして含まれている.ここでの関心は,カナダの他の都市,あるいは任意の地点の365日の気温の予測にある.
机译:GIS的传播(地理信息系统)增加了地理位置信息的机会,以评估辐射的健康效果。这里,所谓的一般性地引入了使用回归模型的时空数据统计分析方法。作为一个例子,在图1中所示的加拿大35个城市中处理365天的平均温度数据为365天。此数据是统计软件的FDA r库作为加拿大天气作为加元。这里的兴趣是在其他城市加拿大或预测365天的任何一点。

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  • 来源
    《素粒子论研究 》 |2019年第2019期| 共4页
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  • 正文语种 jpn
  • 中图分类 计量学 ;
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